主講老師: | 陳則 | |
課時(shí)安排: | 3天/6小時(shí)一天 | |
學(xué)習(xí)費(fèi)用: | 面議 | |
課程預(yù)約: | 隋老師 (微信同號(hào)) | |
課程簡(jiǎn)介: | 營(yíng)銷(xiāo)是一門(mén)涉及廣泛且充滿創(chuàng)意的學(xué)科,它涵蓋了產(chǎn)品推廣、品牌塑造、市場(chǎng)分析等多個(gè)方面。優(yōu)秀的營(yíng)銷(xiāo)不僅能夠提升產(chǎn)品或服務(wù)的知名度,還能深度挖掘潛在消費(fèi)者需求,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的持續(xù)增長(zhǎng)。 在營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中,需要綜合運(yùn)用各種策略和方法,如市場(chǎng)調(diào)研、廣告宣傳、促銷(xiāo)活動(dòng)等,以吸引并留住目標(biāo)消費(fèi)者。同時(shí),營(yíng)銷(xiāo)人員還需密切關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和消費(fèi)者反饋,以便及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略,確保營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的有效性和針對(duì)性。 總之,營(yíng)銷(xiāo)是企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)的重要手段,它要求營(yíng)銷(xiāo)人員具備敏銳的市場(chǎng)洞察力和創(chuàng)新的思維能力,以不斷 | |
內(nèi)訓(xùn)課程分類(lèi): | 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo) | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購(gòu)物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤(pán)模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
更新時(shí)間: | 2024-06-19 12:44 |
前言:
企業(yè)運(yùn)營(yíng)分析的意義和目的
第一部分:數(shù)據(jù)分析介紹(0.5天,3課時(shí))
1、 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析的目的介紹
1.1 營(yíng)銷(xiāo)狀況分析
1.2 產(chǎn)品(線)分析
1.3 品牌分析
1.4 客戶分析
1.5 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)分析
1.6 異動(dòng)分析
1.7 預(yù)測(cè)分析
2、 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析和挖掘的步驟
2.1 分析框架
2.2 分析的總體流程
2.3 分析的主要步驟
2.3.1 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)收集
2.3.2 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)整理
2.3.3 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析與報(bào)表制作
2.3.4 數(shù)據(jù)挖掘
2.3.5 圖形呈現(xiàn)
3、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)收集
3.1 收集宏觀經(jīng)濟(jì)和人口數(shù)據(jù)
3.2 收集客戶資料數(shù)據(jù)
3.3 收集營(yíng)銷(xiāo)明細(xì)數(shù)據(jù)
3.4 收集營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù)
4、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)整理
4.1 事前整理
4.2 數(shù)據(jù)錯(cuò)誤識(shí)別與轉(zhuǎn)換
4.3 數(shù)據(jù)對(duì)比與合并
5、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)挖掘方法
5.1 概述
5.2 對(duì)比分析法
5.3 平衡分析法
5.4 動(dòng)態(tài)分析法
5.5 指數(shù)分析法
5.6 因素分析法
5.7 異常分析法
5.8 分組分析法
5.9 趨勢(shì)分析法
5.10 結(jié)構(gòu)與比例分析法
第二部分:營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析工具之Excel,SPSS 介紹 (2天12課時(shí))
6、SPSS軟件介紹
第1章 統(tǒng)計(jì)軟件SPSS基礎(chǔ)
1.1 SPSS的產(chǎn)生及發(fā)展
1.2 SPSS的主要特點(diǎn)
1.3 SPSS對(duì)系統(tǒng)的要求及安裝
1.4 SPSS的啟動(dòng)與退出
1.5 SPSS的主要窗口
1.6 SPSS菜單命令詳解
1.7 SPSS中英文界面的轉(zhuǎn)換
第2章 SPSS統(tǒng)計(jì)分析前的準(zhǔn)備
2.1 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立
2.2 SPSS數(shù)據(jù)文件的屬性
2.3 SPSS數(shù)據(jù)文件的整理
2.4 SPSS數(shù)據(jù)的計(jì)算和變換
第3章 SPSS基本統(tǒng)計(jì)分析
3.1 SPSS在頻數(shù)分析中的應(yīng)用
3.2 SPSS在描述統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用
3.3 SPSS在探索性分析中的應(yīng)用
3.4 SPSS在交叉表分析中的應(yīng)用
3.5 SPSS在比率分析中的應(yīng)用
實(shí)例分析:城鄉(xiāng)消費(fèi)水平區(qū)域?qū)Ρ?/span>
第4章 SPSS的均值比較過(guò)程
4.1 SPSS在單樣本T檢驗(yàn)中的應(yīng)用
4.2 SPSS在兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的應(yīng)用
實(shí)例進(jìn)階分析:考試中的驚慌失措
4.3 SPSS在兩配對(duì)樣本T檢驗(yàn)的應(yīng)用
實(shí)例進(jìn)階分析:亞洲金融危機(jī)的影響
第5章 SPSS的方差分析
5.1 方差分析概述
5.2 SPSS在單因素方差分析中的應(yīng)用
5.3 SPSS在多因素方差分析中的應(yīng)用
實(shí)例分析:薪金的區(qū)別
5.4 SPSS在協(xié)方差分析中的應(yīng)用
實(shí)例分析:人體的血清膽固醇
第6章 SPSS的非參數(shù)檢驗(yàn)
6.1 非參數(shù)檢驗(yàn)概述
6.2 SPSS在卡方檢驗(yàn)中的應(yīng)用
6.3 SPSS在二項(xiàng)分布檢驗(yàn)中的應(yīng)用
實(shí)例分析:燈泡是否合格
6.4 SPSS在游程檢驗(yàn)中的應(yīng)用
實(shí)例分析:企業(yè)盈虧預(yù)測(cè)
實(shí)例進(jìn)階分析:工業(yè)和商業(yè)企業(yè)的負(fù)債水平
6.5 SPSS在單樣本K-S檢驗(yàn)中的應(yīng)用
實(shí)例分析:商品銷(xiāo)售收益的分布
6.6 SPSS在兩獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)中的應(yīng)用
6.7 SPSS在多獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)中的應(yīng)用
6.8 SPSS在兩配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)中的應(yīng)用
6.9 SPSS在多配對(duì)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)中的應(yīng)用
實(shí)例分析:果汁的味道
第7章 SPSS的相關(guān)分析
7.1 相關(guān)分析概述
7.2 SPSS在簡(jiǎn)單相關(guān)分析中的應(yīng)用
7.3 SPSS在偏相關(guān)分析中的應(yīng)用
7.4 SPSS在距離分析中的應(yīng)用
實(shí)例分析:價(jià)格指數(shù)的相關(guān)性
第8章 SPSS的回歸分析
8.1 SPSS在一元線性回歸分析中的應(yīng)用
8.2 SPSS在多元線性回歸分析中的應(yīng)用
8.3 SPSS在曲線擬合中的應(yīng)用
8.4 SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用
實(shí)例分析:股票價(jià)格的預(yù)測(cè)
第9章 SPSS的多元統(tǒng)計(jì)分析
9.1 SPSS在因子分析中的應(yīng)用
9.2 SPSS在聚類(lèi)分析中的應(yīng)用
實(shí)例分析:商業(yè)銀行綜合競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)
9.3 SPSS在判別分析中的應(yīng)用
實(shí)例分析:全國(guó)30個(gè)省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異研究
第10章 SPSS在調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
10.1 調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)處理概述
10.2 調(diào)查問(wèn)卷缺失值處理方法
10.3 調(diào)查問(wèn)卷的信度分析
10.4 調(diào)查問(wèn)卷的多重響應(yīng)分析
實(shí)例分析:手機(jī)市場(chǎng)情況分析
實(shí)例進(jìn)階分析:多重響應(yīng)交叉分析
第11章 SPSS在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
11.1 時(shí)間序列的預(yù)處理
11.2 時(shí)間序列的確定性分析
實(shí)例圖文分析:社會(huì)住宿與餐飲消費(fèi)的季節(jié)分解
11.3 時(shí)間序列的隨機(jī)性分析
實(shí)例分析:旅客周轉(zhuǎn)量的ARIMA建模
7、Excel軟件介紹——營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)的采集、統(tǒng)計(jì)、分析
第1章 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)輸入技巧
目標(biāo):10分鐘完成上萬(wàn)行人事數(shù)據(jù)的輸入
1.1 Excel的數(shù)據(jù)類(lèi)型
1.2各種類(lèi)型數(shù)據(jù)的輸入技巧
1.3 相同數(shù)據(jù)的輸入技巧
1.4 編號(hào)的輸入技巧
1.5 組合多個(gè)單元格數(shù)據(jù)
1.6 采用下拉列表進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇
1.7 利用公式與函數(shù)進(jìn)行查找輸入
1.8 快速輸入數(shù)據(jù)填充序列
1.9 限定數(shù)據(jù)長(zhǎng)度,顯示提示信息
第2章 工作表美化和數(shù)據(jù)查看
目標(biāo):設(shè)計(jì)令人賞心悅目的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)表
2.1 工作表的美化設(shè)計(jì)
2.2 工作表數(shù)據(jù)查看
2.3 工作表打印及保護(hù)
第3章 公式、名字與函數(shù)
目標(biāo):通過(guò)3個(gè)以上的函數(shù)嵌套解決實(shí)際工作問(wèn)題
3.1 公式基礎(chǔ)知識(shí)
3.1.1 運(yùn)算符及優(yōu)先級(jí)
3.1.2 絕對(duì)引用與相對(duì)引用
3.1.3 名字的定義與使用
3.1.4 函數(shù)簡(jiǎn)介
3.1.5 使用Excel幫助學(xué)習(xí)函數(shù)
3.2 常用工作表函數(shù)
3.2.1 SUM與自動(dòng)求和按鈕
3.2.2 快速合計(jì)技巧
3.2.3 AVERAGE,COUNT,COUNTA,COUNTBLANK函數(shù)
3.3 邏輯函數(shù)
3.3.1 比較運(yùn)算符
3.3.2 邏輯運(yùn)算
3.3.3 條件函數(shù)IF
3.3.4 AND,OR,NOT 函數(shù)
3.3.5 COUNIF函數(shù)
3.3.6 SUMIF函數(shù)
3.3.7 多條件求和向?qū)?/span>
3.4.8 條件函數(shù)綜合運(yùn)用
3.4 數(shù)組概念與數(shù)組公式
3.4.1 數(shù)組與引用之間的關(guān)系
3.4.2 數(shù)組公式輸入方法
3.4.3 數(shù)組之間的運(yùn)算與比較
3.4.4 利用數(shù)組公式進(jìn)行多條件求和
3.5 數(shù)學(xué)與三角函數(shù)
3.5.1 ABS函數(shù)
3.5.2 ROUND,ROUNDUP,ROUNDDOWN函數(shù)
3.5.3 INT函數(shù)
3.5.4 MOD函數(shù)
3.5.5 MAX,MIN函數(shù)
3.5.6 RAND函數(shù)
3.5.7 數(shù)學(xué)函數(shù)綜合運(yùn)用
3.6 時(shí)間日期函數(shù)
3.6.1 TODAY, NOW函數(shù)
3.6.2 YEAR,MONTH,DAY
3.6.3 DATE,DATevalUE
3.6.4 WEEKDAY
3.6.5 WORKDAY
3.6.6 NETWORKDAYS
3.6.7 時(shí)間日期函數(shù)綜合運(yùn)用
3.7 字符函數(shù)
3.7.1 LEFT,RIGHT,MID
3.7.2 LEN
3.7.3 FIND
3.7.4 TRIM
3.7.5 SUBSTITUTE,,REPLACE
3.7.6 LOWER,UPPER,PROPER
3.7.7 VALUE,TEXT
3.7.8 字符函數(shù)綜合應(yīng)用
3.8 錯(cuò)誤函數(shù)
3.8.1 常見(jiàn)錯(cuò)誤信息
3.8.2 IS類(lèi)函數(shù)
3.8.3 錯(cuò)誤函數(shù)和其他函數(shù)的綜合應(yīng)用
3.9 數(shù)據(jù)查找函數(shù)
3.9.1 用LOOKUP函數(shù)進(jìn)行表查找
3.9.2 用VLOOKUP、CHINAHLOOKUP函數(shù)進(jìn)行表查找
3.9.3 用MATCH和INDEX函數(shù)構(gòu)造靈活的查詢
3.9.4 用OFFSET函數(shù)進(jìn)行帶偏移量的引用及構(gòu)造動(dòng)態(tài)區(qū)域
3.9.5 用INDIRECT函數(shù)和名字查詢其他工作表中的數(shù)據(jù)
3.9.6 用CHOOSE函數(shù)進(jìn)行行值查詢
3.10 數(shù)據(jù)庫(kù)函數(shù)
3.10.1 DCOUNT DCOUNTA DAVERAGE DGET
3.10.2 DMAX、DMIN、INFO\DSUM DPRODUCT
3.11 函數(shù)綜合實(shí)例訓(xùn)練
3.11.1 IF、MOD、RIGHT、LEFT函數(shù)從身份證號(hào)中提取性別
3.11.2 RANK、COUNTIF、OFFSET、VLOOKUP對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)自動(dòng)降序排列
3.11.3 INDEX、SMALL、IF、ROW、COUNTIF函數(shù)提取包含重復(fù)值的品名
3.11.4 IF、ISNA、VLOOKUP、COLUMN函數(shù)查詢一級(jí)科目代碼的對(duì)應(yīng)記錄
第4章 高級(jí)圖表處理
目標(biāo):創(chuàng)建“會(huì)說(shuō)話”的專(zhuān)業(yè)圖表
4.1 圖表創(chuàng)建及格式化
4.2 創(chuàng)建顯示趨勢(shì)的圖表
4.3 創(chuàng)建顯示差異的圖表
4.4 創(chuàng)建顯示關(guān)系的圖表
4.5 創(chuàng)建動(dòng)態(tài)圖表
4.6 高級(jí)圖表技巧
4.6.1 混合圖表
4.6.2 雙坐標(biāo)軸圖表
4.6.3 工作進(jìn)程圖表(扇形圖)
4.6.4 工作安排圖表(甘特圖)
第5章 數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)透視表
目標(biāo):輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)排序、刪選和匯總
5.1 數(shù)據(jù)排序
5.2 數(shù)據(jù)篩選
5.3 分類(lèi)匯總
第6章 數(shù)據(jù)透視表
目標(biāo):讓你的數(shù)據(jù)隨心所欲生成各種報(bào)表
6.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表
6.2 改變數(shù)據(jù)透視表的布局
6.3整理數(shù)據(jù)透視表字段
6.4自動(dòng)篩選數(shù)據(jù)透視表
6.5數(shù)據(jù)透視表的復(fù)制和移動(dòng)
6.6獲取數(shù)據(jù)透視表的數(shù)據(jù)源信息
6.7 刷新數(shù)據(jù)透視表
6.8 數(shù)據(jù)透視表格式化
6.9 數(shù)據(jù)透視表及條件格式
6.10數(shù)據(jù)透視表美化實(shí)例
6.11 在數(shù)據(jù)透視表中排序
6.12 數(shù)據(jù)透視表的項(xiàng)目組合
6.13 在數(shù)據(jù)透視表中的數(shù)據(jù)顯示方式
6.14在數(shù)據(jù)透視表中使用計(jì)算字段和計(jì)算項(xiàng)
第7章 自動(dòng)化處理營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)
目標(biāo):通過(guò)錄制宏實(shí)現(xiàn)批量數(shù)據(jù)處理
7.1 認(rèn)識(shí)宏
7.2 錄制宏
7.3 執(zhí)行宏
7.4 通過(guò)窗體按鈕執(zhí)行宏
7.5 添加菜單或工具欄命令執(zhí)行宏
7.6 宏代碼
7.7 通過(guò)錄制宏解決變換條件自動(dòng)篩選問(wèn)題
7.8 通過(guò)錄制宏解決批量數(shù)據(jù)處理問(wèn)題
7.9 使用宏和VBA設(shè)置自動(dòng)提醒
第8章 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)在Excel的分析
8.1 Excel相關(guān)性分析
8.2 Excel回歸分析
8.3 Excel預(yù)測(cè)分析
8.4 Excel對(duì)比分析
8.5 Excel結(jié)構(gòu)分析
8.6 Excel交叉分析
8.7 Excel平均分析
8.8 Excel異常分析
第9章 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)在SPSS的分析
9.1 SPSS聚類(lèi)分析
9.2 SPSS因子分析
9.3 SPSS其他分析介紹
第10章 數(shù)據(jù)思維的建立與數(shù)據(jù)決策
10.1 數(shù)據(jù)是否合適?
10.2 方法選擇是否正確?
10.3 分析過(guò)程是否經(jīng)得起推敲?
10.4 對(duì)結(jié)果解釋是否合理?
第三部分:營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析案例應(yīng)用 (0.5天3課時(shí))
8、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析案例
8.1 淘寶大賣(mài)家之營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析
7.1.1 案例背景
7.1.2 利用rfm模型定位促銷(xiāo)名單
7.1.3 尋找有重購(gòu)行為買(mǎi)家的特征
7.1.4 總結(jié)與討論
8.2 超市商品購(gòu)買(mǎi)關(guān)聯(lián)分析
7.2.1 案例背景
7.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
7.2.3 商品購(gòu)買(mǎi)關(guān)聯(lián)分析
7.2.4 結(jié)果應(yīng)用
8.3 電信業(yè)客戶流失分析
7.3.1 案例背景
7.3.2 商業(yè)理解
7.3.3 數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
7.3.4 建立模型與模型評(píng)估
7.3.5 模型的應(yīng)用及營(yíng)銷(xiāo)預(yù)演
7.3.6 總結(jié)與討論
京公網(wǎng)安備 11011502001314號(hào)